R Notebook

library(hexbin)
library(ggplot2)
library(roahd)
library("fdatest")

Loading required package: fda
Loading required package: splines
Loading required package: fds
Loading required package: rainbow
Loading required package: MASS

Attaching package: ‘MASS’

The following object is masked from ‘package:dplyr’:

    select

Loading required package: pcaPP
Loading required package: RCurl

Attaching package: ‘RCurl’

The following object is masked from ‘package:tidyr’:

    complete

Loading required package: deSolve

Attaching package: ‘fda’

The following object is masked from ‘package:roahd’:

    fbplot

The following object is masked from ‘package:lattice’:

    melanoma

The following object is masked from ‘package:graphics’:

    matplot

library(spatstat.geom)

Loading required package: spatstat.data
spatstat.geom 3.2-8

Attaching package: ‘spatstat.geom’

The following object is masked from ‘package:MASS’:

    area

The following object is masked from ‘package:grid’:

    as.mask

load and preprocess the data

data_numeric_cleaned = readRDS("data_final/data_numeric_cleaned.RData")
survey_data = readRDS("data_final/survey_reduced.RData")

combine the data

combined_data <- merge(data_numeric_cleaned, survey_data, by.x = "id", by.y = "id")

single ecdf

person_id <- "03Nplw4GO2h5ut5"  # Sostituisci con l'ID della persona desiderata
covariate <- "danceability"  # Sostituisci con la covariata desiderata

# Seleziona le osservazioni per la persona specifica
person_data <- combined_data[combined_data$id == person_id, ]

# Funzione per creare un vettore di pesi esponenziali
create_exponential_weights <- function(n, alpha) {
  weights <- exp(-alpha * seq(0, n-1))
  return(weights)
}

# Calcola il numero di osservazioni
n <- nrow(person_data)

# Calcola i pesi esponenziali
alpha <- 2  # Puoi regolare il valore di alpha
weights_ecdf <- create_exponential_weights(n, alpha)

# Calcola l'EDF per la covariata specifica
edf <- spatstat.geom::ewcdf(person_data[[covariate]], weights = weights_ecdf, normalise = TRUE)

# Visualizza l'EDF
plot(edf, main = "",
     xlab = covariate, ylab = "Empirical Probability")

# main = paste("EDF for", covariate, "for Person", person_id)

#ecdf per una covariata musica

# Esempio di calcolo della profondit? della funzione per una covariata specifica
covariate <- "energy"  # Sostituisci con la covariata desiderata

# Creare una lista di EDF per tutte le persone
edf_list <- lapply(unique(combined_data$id), function(person_id) {
  person_data <- combined_data[combined_data$id == person_id, ]
  spatstat.geom::ewcdf(person_data[[covariate]], weights = NULL, normalise = TRUE) # weights = weights_ecdf for weighted version
})

plot(NULL, xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1),
     main = "Empirical Distribution Functions (EDF)",
     xlab = "Data Values", ylab = "Probability")

# Tracciare ogni EDF dalla lista
for (i in seq_along(edf_list)) {
  lines(edf_list[[i]], lwd = 0.5, cex = 0.1)
}

auxiliarry functions

grid <- seq(0, 1, length.out = 50)
create_edf_list <- function(music_cov){
  edf_list <-  lapply(unique(combined_data$id), function(person_id) {
    ecdf <- spatstat.geom::ewcdf(combined_data[combined_data$id == person_id,music_cov ],weights = NULL, normalise = TRUE)
    val = ecdf(grid)
    return(val)
  })
  return(edf_list)
}

create_indices_list <- function(unique_groups,survey_cov,median_curve_list){
  indices_list <- list()
  for (group in unique_groups) {
    indices <- which(survey_data[,survey_cov] == group)
    indices_list[[as.character(group)]] <- indices
  }
  return(indices_list)
}

plot_ecdf <- function(music_cov,survey_cov,edf_list,color_palette,median_curve_list){
  unique_groups = levels(as.factor(combined_data[,survey_cov]))
  plot(NULL, xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1),
  main = "",
  #main = paste0(c("Empirical Distribution Functions (EDF) ",music_cov,"-",survey_cov)),
  xlab = "Data Values", ylab = "Probability")
  
  lapply(seq_along(edf_list), function(i) {
    group_value <- survey_data[i + 1, survey_cov]
    lines(grid, edf_list[[i]], lwd = 0.5, col = color_palette[unique_groups == group_value], cex = 0.1)
  })
  
  # Utilizza lapply e sapply per evitare il secondo ciclo for
  sapply(seq_along(unique_groups), function(i) {
    lines(grid, median_curve_list[[i]]$values, col = color_palette[i], lwd = 4)
  })
  legend("bottomright", legend = unique_groups, col = color_palette, lwd = 2, cex = 0.8)
}


create_factors <- function(indices_list){
  length_list = length(unlist(indices_list))
  return_vect <- rep(0,length_list)
  for( g in 2:length(names(indices_list))){
    sub_group = indices_list[[g]]
    for(i in 1:length(sub_group))
      return_vect[sub_group[i]] = g-1
  }
  return(return_vect)
}


# Funzione per creare un vettore di pesi esponenziali
create_exponential_weights <- function(n, alpha) {
  weights <- exp(-alpha * seq(0, n-1))
  return(weights)
}

# Calcola il numero di osservazioni
n <- nrow(person_data)

# Calcola i pesi esponenziali
alpha <- 0.99  # Puoi regolare il valore di alpha
weights_ecdf <- create_exponential_weights(n, alpha)

music_vars = colnames(data_numeric_cleaned)[1:12]
#music_vars = music_vars[!(music_vars %in% c("year","duration"))]
survey_covs = colnames(survey_data)[1:14]
survey_covs = survey_covs[!(survey_covs %in% c("genere","id"))]

ecdf_plotter <- function(music_cov, survey_cov){ 
  
  # Creare una lista di EDF per tutte le persone
  edf_list <- create_edf_list(music_cov)

  
  # Definisci una palette di colori in base ai valori unici nella colonna di gruppo
  unique_groups = levels(as.factor(combined_data[,survey_cov]))
  num_groups <- length(unique_groups)
  color_palette <- rainbow(num_groups)
  indices_list <- create_indices_list(unique_groups,survey_cov)  
  median_curve_list = list()
  for (i in 1:num_groups) {
   matrice_da_lista_i <- do.call(cbind, edf_list[indices_list[[i]]])
   f_data = fData(grid, t(matrice_da_lista_i))
   median_curve_list[[i]] <- median_fData(fData = f_data, type = "MBD")
  
  }
  plot_ecdf(music_cov,survey_cov,edf_list,color_palette,median_curve_list)

}


ecdf_plotter("popularity","sesso")

for (s in survey_covs){
  ecdf_plotter("acousticness",s )
}

NA

depth function

depth_covcov <- function(music_cov, survey_cov){ 
  
  # Creare una lista di EDF per tutte le persone
  edf_list <- create_edf_list(music_cov)
  matrice_da_lista_all <- do.call(cbind, edf_list)
  response = t(matrice_da_lista_all)
  f_data_all = fData(grid, response)
  
  # Definisci una palette di colori in base ai valori unici nella colonna di gruppo
  unique_groups = levels(as.factor(combined_data[,survey_cov]))
  print(unique_groups)
  num_groups <- length(unique_groups)
  color_palette <- rainbow(num_groups)
  indices_list <- create_indices_list(unique_groups,survey_cov)  
  
  
  quantile_list <- list()
  relative_BD_list <- list()
  
  for (i in 1:num_groups) {
   matrice_da_lista_i <- do.call(cbind, edf_list[indices_list[[i]]])
   matrice_da_lista_ALTRI <- do.call(cbind, edf_list[-indices_list[[i]]])
   f_data_i = fData(grid, t(matrice_da_lista_i))
   f_data_ALTRI = fData(grid, t(matrice_da_lista_ALTRI))
   # median_curve_list[[i]] <- median_fData(fData = f_data, type = "MBD")
  
   #relative depth function
   relative_BD_result <- MBD_relative(f_data_i, f_data_ALTRI)
   quantile_list[[i]] <- quantile(relative_BD_result, probs = 0.05)
  
   # Memorizza il risultato insieme al nome del gruppo
   #relative_BD_list[[i]] <- list(group_name = unique_groups[i], result = relative_BD_result)
  }
  return (quantile_list)
  #for (i in 1:num_groups)
    #print(paste(paste("Group:", relative_BD_list[[i]]$group_name),relative_BD_list[[i]]$result))
  #plot_ecdf(music_cov,survey_cov,edf_list,color_palette,median_curve_list)

}

https://www.rdocumentation.org/packages/roahd/versions/1.4

depth_covcov("popularity","abitanti.citta")

[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[[1]]
       5% 
0.2721139 

[[2]]
       5% 
0.2023342 

[[3]]
       5% 
0.1916436 

[[4]]
        5% 
0.08183937 

covariata persona fissata

for(m in music_vars){
  print(m)
  depth_covcov(m,"libri")
}

[1] "popularity"
[1] "0"  "1+"
[1] "acousticness"
[1] "0"  "1+"
[1] "danceability"
[1] "0"  "1+"
[1] "energy"
[1] "0"  "1+"
[1] "instrumentalness"
[1] "0"  "1+"
[1] "liveness"
[1] "0"  "1+"
[1] "loudness"
[1] "0"  "1+"
[1] "speechiness"
[1] "0"  "1+"
[1] "tempo"
[1] "0"  "1+"
[1] "valence"
[1] "0"  "1+"
[1] "duration"
[1] "0"  "1+"
[1] "year"
[1] "0"  "1+"

all music all survey covs

quantile_list_list_list = list()
i = 1
for(m in music_vars){
  print(paste("------MUSIC COVARIATE:",m))
  quantile_list_list = list()
  j = 1
  for (s in survey_covs){
    print(paste("**SURVEY COVARIATE:",s))
    quantile_list_list[[j]] <- depth_covcov(m,s)
    j = j + 1
  }
  quantile_list_list_list[[i]] <- quantile_list_list
  i = i + 1
}

[1] "------MUSIC COVARIATE: popularity"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: acousticness"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: danceability"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: energy"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: instrumentalness"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: liveness"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: loudness"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: speechiness"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: tempo"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: valence"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: duration"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"
[1] "------MUSIC COVARIATE: year"
[1] "**SURVEY COVARIATE: age"
[1] "Over23"  "Under23"
[1] "**SURVEY COVARIATE: sesso"
[1] "Femmina" "Maschio"
[1] "**SURVEY COVARIATE: campo.studi"
[1] "Others"                                              
[2] "STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)"
[1] "**SURVEY COVARIATE: stato"
[1] "Italia" "Others"
[1] "**SURVEY COVARIATE: libri"
[1] "0"  "1+"
[1] "**SURVEY COVARIATE: lavoro"
[1] "Full time" "no"        "Part time"
[1] "**SURVEY COVARIATE: importanza.musica"
[1] "abbastanza" "molto"      "poco"       "tanto"     
[1] "**SURVEY COVARIATE: come.ascolti.musica"
[1] "ascolto musica solo in sottofondo quando faccio altro"       
[2] "ascolto musica volentieri ma non mi allontano dai miei gusti"
[3] "ricerco spesso musica nuova e la considero un’attività a sé" 
[1] "**SURVEY COVARIATE: concerti"
[1] "<=1"   "(1,3]" ">3"   
[1] "**SURVEY COVARIATE: strumento"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: estero"
[1] "No" "Si"
[1] "**SURVEY COVARIATE: regione"
[1] "centro-sud" "nord"      
[1] "**SURVEY COVARIATE: abitanti.citta"
[1] "Meno di 100.000 abitanti"       "Pi? di 500 000 abitanti"       
[3] "Più di 500 000 abitanti"        "Tra 100.000 e 500.000 abitanti"

list = list()
value = list()
u = 1
a= 1
for (l in quantile_list_list_list){
  b = 1
  for (g in l){
    c = 1
      for (v in g) {
        if (v <0.08) {
          list[[u]] <- c(a,b,c)
          value[[u]] <- v
          u = u + 1
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  a = a + 1
}
          

# qui
ecdf_plotter("acousticness","come.ascolti.musica")

ecdf_plotter("acousticness","strumento")

ecdf_plotter("instrumentalness","libri")

ecdf_plotter("instrumentalness","lavoro")

# just an example
ecdf_plotter("popularity", "sesso")